OpenAI推出Harness工程方法，利用AI代理优化软件开发生命周期。该系统通过Codex执行代码编写和测试生成，减少手动脚本依赖。经过五个月的实验，工程师在无需手动编码的情况下完成了约百万行代码。Harness工程使工程师能够专注于环境设计和反馈，Codex与开发工具直接互动，确保一致性并减少人工监督。

OpenAI 的 Codex 已成为工程师的“队友”，显著提升工作效率。工程师可以将任务交给 Codex，自动完成工作。设计师的代码产出超过工程师，职能边界变得模糊。未来，AI 编程将加速，工程师需具备产品直觉和系统思维。

OpenAI Frontier是一个企业平台，旨在构建和管理AI代理，解决系统碎片化问题。它强调共享业务上下文、知识培训和治理，以确保代理的有效运作。Frontier支持现有系统集成，允许企业利用已有数据和应用，尽管存在供应商锁定的担忧，OpenAI仍希望通过广泛整合实现AI代理与人类的协作。

OpenAI计划于2027年3月后推出一款售价在200至300美元之间的智能音箱，具备物体和面部识别功能。此外，OpenAI还可能开发智能眼镜和智能灯，但量产时间可能推迟至2028年。

彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）更名为OpenClaw并加入OpenAI，迅速引起关注，Anthropic被视为反派。他的AI代理ClawdBot在GitHub上迅速流行，成为增长最快的开源项目。彼得认为，未来80%的应用可能会被AI代理取代，编程将变得像编织一样，竞争的关键在于乐趣和创造力，而非单纯的技术。

Uber和OpenAI采用自适应限流系统，取代传统计数限制。Uber通过三层反馈循环管理全球流量，提高系统效率；OpenAI则通过实时访问引擎和信用余额模式优化用户体验，确保低延迟和准确计费。这些变革增强了高流量下的系统稳定性。

OpenAI发布了Codex App Server架构，支持多种客户端通过稳定API进行交互。该服务器将用户请求转化为结构化操作，具备会话管理和服务器发起请求的功能。Codex App Server与Agent Client Protocol（ACP）共同推动行业标准化，所有源代码可在开源Codex CLI库中获取。

OpenAI指控中国初创公司DeepSeek违规使用“模型蒸馏”技术，复制其产品功能，并已向美国国会提交证据。尽管面临指控，DeepSeek凭借低成本研发出性能相当的竞争产品，市场表现依然强劲，成为OpenAI的主要竞争对手。

OpenClaw创始人Peter Steinberger加入OpenAI，负责下一代个人智能体的研发。OpenClaw将转型为独立基金会并继续开源，OpenAI将提供支持。该项目自推出以来迅速流行，允许用户调用不同AI模型以执行复杂任务，Steinberger希望打造易用的智能体。

OpenClawd创始人Peter Steinberg加入OpenAI，但OpenClawd仍由基金会管理，保持开源。OpenAI此举旨在保持中立，促进技术合作，避免承担责任，代表了一种新型的开源协作模式。

Gabriel Petersson 是 OpenAI Sora 团队的研究科学家，他通过自学和 ChatGPT 学习机器学习，成功进入科技行业。他批评传统教育，认为自上而下的学习更有效，并强调通过实际项目展示能力的重要性，证明了非传统路径也能取得成功。

Sentry的AI调试工具Seer通过分析生产环境中的代码行为，实现本地调试、自动修复错误和优化PostgreSQL数据库，支持百万级查询。OpenAI通过减轻主数据库负载、优化查询和连接、预防级联故障等策略，确保高可用性和低延迟，成功应对大规模用户需求。

OpenClaw创始人Peter Steinberger加入OpenAI，OpenClaw项目将独立运作。他强调开源理念，期待与OpenAI合作推动个人智能体的发展。这一变动标志着AI竞争从“对话”转向“执行”。

萨姆·阿尔特曼在X上宣布，OpenClaw创始人彼得·斯坦伯格加入OpenAI。他认为斯坦伯格在多智能体互动方面有许多精彩想法，未来将成为产品的核心。斯坦伯格希望通过OpenAI将AI代理普及，而非经营公司。这是OpenAI在经历人才流失后的一次重要招聘。

Anthropic 和 OpenAI 各自推出了快速模式，技术路线和产品哲学不同。Anthropic 提供同一模型的加速服务，费用较高；OpenAI 则推出轻量版模型，速度更快但准确率稍低。两者在实时编程和交互体验上各有优势，用户选择应基于需求。

我将加入OpenAI，致力于让每个人都能使用智能代理。OpenClaw将转为基金会，保持开放独立。过去一个月的经历让我惊讶于项目的反响。我希望创造一个人人可用的代理，并与OpenAI合作实现这一愿景。

OpenAI推出实时编程模型GPT-5.3-Codex-Spark，能快速响应开发者需求并支持实时协作。该模型目前仅供ChatGPT Pro用户预览，旨在提升响应速度和交互体验。Codex-Spark在性能上优于GPT-5.1-Codex-mini，但有128K上下文窗口限制。